Hoy en d\u00eda, las empresas de servicios de atenci\u00f3n al cliente libran una dura batalla. Los agentes se enfrentan a vol\u00famenes de casos sin precedentes, y los clientes se sienten frustrados porque se incrementan los tiempos de espera. Por desgracia, los agentes trabajan simult\u00e1neamente en la resoluci\u00f3n de problemas de varios clientes a la vez. <\/p>\n\n\n\n
Cuando un agente cierra un caso, puede introducir notas sobre el mismo, pero estas notas pueden quedar en el limbo y otros empleados pueden acabar resolviendo problemas similares desde cero, sin saber que su compa\u00f1ero ya lo hab\u00eda resuelto y ese conocimiento podr\u00eda haberles sido de utilidad para ser m\u00e1s eficientes. Casi la mitad de los clientes citan una mala experiencia de atenci\u00f3n al cliente como la principal raz\u00f3n por la que cambiaron de compa\u00f1\u00eda el a\u00f1o pasado, un hecho que invita a las empresas a actuar. <\/p>\n\n\n\n
Hoy se habla mucho de ChatGPT, un modelo de inteligencia artificial (IA) generativa desarrollado por OpenAI. GPT y otros modelos de IA generativa como Anthropic y Bard se basan en grandes modelos de lenguaje preentrenados que ayudan a los usuarios a crear textos, im\u00e1genes y otros contenidos \u00fanicos a partir texto.Estos modelos cambiar\u00e1n las reglas del juego en atenci\u00f3n al cliente, ayudando a las empresas a desarrollar respuestas m\u00e1s emp\u00e1ticas y resolver las incidencias m\u00e1s r\u00e1pidamente. <\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo podr\u00eda impactar la IA generativa\u00a0<\/strong>\u00a0<\/mark><\/p>\n\n\n\n Ya hemos visto el impacto de la IA en el servicio de atenci\u00f3n al cliente. Hace casi siete a\u00f1os, comenzamos a incorporar la IA predictiva en el \u00e1rea de servicio para ofrecer a los agentes funciones mejoradas y ganar eficiencia. Entre ellas, se incluyen la recomendaci\u00f3n de las mejores acciones y respuestas a las consultas de los clientes, as\u00ed como la automatizaci\u00f3n de un resumen de los casos. <\/p>\n\n\n\n Con la IA generativa damos un paso adicional, podremos crear autom\u00e1ticamente respuestas personalizadas y entrenar al modelo para que tenga en cuenta todas las notas escritas por cada agente. El sistema generar\u00e1 autom\u00e1ticamente borradores para revisi\u00f3n humana, reduciendo el tiempo de creaci\u00f3n de contexto y facilitando la actualizaci\u00f3n de cada caso. La mayor relevancia y calidad del conocimiento en toda la empresa facilitar\u00e1 que los chatbots liberen a los agentes, que podr\u00e1n dedicar m\u00e1s tiempo a resolver problemas complejos y a construir relaciones a largo plazo con los clientes. <\/p>\n\n\n\n Tambi\u00e9n observaremos beneficios en el servicio externo con la IA generativa: <\/p>\n\n\n\n Los trabajadores de primera l\u00ednea ahorrar\u00e1n tiempo sobre el terreno con informes automatizados y los clientes podr\u00e1n ver incidencias similares a las suyas en un repositorio de casos m\u00e1s comunes.\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n La actual ola de modelos generativos es muy potente, pero en un peque\u00f1o n\u00famero de casos puede arrojar resultados sesgados, as\u00ed como hechos inventados (denominados \u00abalucinaciones\u00bb). Por eso, es importante mantener la \u201crevisi\u00f3n humana\u201d<\/em> en la cadena. Dadas las amplias oportunidades y retos relacionados con la IA generativa, Salesforce ha publicado cinco directrices para un desarrollo fiable de la IA generativa (precisi\u00f3n, seguridad, honestidad, empoderamiento y sostenibilidad), y se est\u00e1 esforzando en explicar el potencial de la IA generativa en la tecnolog\u00eda empresarial. Aqu\u00ed analizamos tres modos en que la IA cambiar\u00e1 la atenci\u00f3n al cliente para mejor: <\/p>\n\n\n\n Superponer la IA generativa a las capacidades de la IA predictiva automatizar\u00e1 la creaci\u00f3n de respuestas de chatbot m\u00e1s inteligentes y personalizadas. Gracias a la IA generativa que aprovecha los datos de resoluci\u00f3n de los clientes para analizar el sentimiento y los patrones de la conversaci\u00f3n, las organizaciones de servicios podr\u00e1n impulsar la mejora continua, identificar tendencias y acelerar la formaci\u00f3n y las actualizaciones de los bots. <\/p>\n\n\n\n Con el tiempo, la IA generativa permitir\u00e1 redactar art\u00edculos de conocimiento basados no solo en las notas de casos, sino tambi\u00e9n en las conversaciones de Slack, el historial de mensajer\u00eda y los datos de las diversas aplicaciones de negocio para acelerar la resoluci\u00f3n de incidencias por parte de los agentes y trasladar a\u00fan m\u00e1s casos de asistencia a experiencias de autoservicio. Esto aliviar\u00e1 la presi\u00f3n sobre los call centers y sus agentes. <\/p>\n\n\n\n Ya estamos viendo c\u00f3mo muchos equipos trabajan de forma m\u00e1s eficaz agrupando casos; as\u00ed, los agentes involucran a expertos de toda la organizaci\u00f3n para que les ayuden a resolver casos complejos. Si estas agrupaciones de casos pudieran compartirse, se podr\u00eda prestar un servicio mucho m\u00e1s eficiente. Utilizaremos IA generativa para identificar casos anteriores similares, qui\u00e9n tiene las habilidades para abordar el problema. <\/p>\n\n\n\n En definitiva, estamos entrando en una nueva y emocionante era de la IA. <\/p>\n\n\n\n Las organizaciones podr\u00e1n aprovechar el poder de la IA generativa para aumentar la productividad, acelerar la resoluci\u00f3n de casos y profundizar en las relaciones con los clientes con una mayor personalizaci\u00f3n y relevancia.\u00a0<\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Hoy en d\u00eda, las empresas de servicios de atenci\u00f3n al cliente libran una dura batalla. Los agentes se enfrentan a vol\u00famenes de casos sin precedentes, y los clientes se sienten frustrados porque se incrementan los tiempos de espera. Por desgracia, los agentes trabajan simult\u00e1neamente en la resoluci\u00f3n de problemas de varios clientes a la vez. 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